Når du bruker DeepSeek-R1 på AWS eller Azure, er det flere skjulte kostnader og hensyn som organisasjoner skal være klar over:
skjulte kostnader på AWS
1. Infrastrukturkostnader: Mens DeepSeek-R1 i seg selv ikke pådrar seg bruksavgift for direkte modell, betaler brukere for databehandlingsressursene som konsumeres. AWS belaster opp til $ 124 per time for en AI-optimalisert skyserver, som kan utgjøre nesten $ 90 000 per måned for kontinuerlig bruk [1] [2]. Denne kostnaden er betydelig høyere enn å få tilgang til modeller via API -er, for eksempel Metas Llama 3.1, som koster $ 3 per 1 million tokens [1].
2. Lagringskostnader: For modeller som er distribuert ved hjelp av Amazon Bedrock Custom Model Import, er det en månedlig lagringskostnad per tilpasset modellenhet. For eksempel, hvis en modell som DeepSeek-R1-Distill-lama-8b krever to CMU-er, vil den månedlige lagringskostnaden være omtrent $ 3,90 [6].
3. Inferenskostnader: Kostnadene for løpende slutning på tilpassede modeller varierer også basert på bruksmønstre. For eksempel, hvis en DeepSeek-R1-Distill-lama-8b-modell er aktiv i en time per dag, kan den estimerte månedlige inferenskostnaden være rundt $ 282,60 [6].
skjulte kostnader på Azure
1. Variabel prising: Microsoft Azure-kunder trenger ikke dedikerte servere for DeepSeek-R1, men de betaler fortsatt for den underliggende datakraften. Dette fører til variabel prising avhengig av hvor effektivt modellen kjøres [1] [2]. Fra begynnelsen av 2025 ble det rapportert om DeepSeek-R1 på Azure å være gratis, men utsatt for hastighetsgrenser, noe som kan endre seg [3].
2. Mangel på klar prissettingsdokumentasjon: Siden DeepSeek-R1 ennå ikke er fullt integrert med Azures priskalkulatorer, må brukerne kontakte salgs- eller supportteamet for detaljert prisinformasjon [3]. Denne mangelen på åpenhet kan gjøre budsjettplanlegging utfordrende.
3. Overholdelses- og sikkerhetshensyn: Selv om det ikke er en direkte kostnad, krever distribusjon av AI-modeller som DeepSeek-R1 på skyplattformer nøye vurdering av etterlevelse og sikkerhet. For eksempel kan bruk av skytjenester i regioner med forskjellige personvernlovgivning til data legge til kompleksitet og potensielle kostnader relatert til å sikre samsvar [5].
Generelle skjulte kostnader
1. Data Personvern og sikkerhetsproblemer: Hvis organisasjoner velger å bruke DeepSeek-R1 via morselskapets API, som er billigere til 2,19 dollar per million symboler, må de vurdere personvern og sikkerhetsrisikoer. Ruting av arbeidsmengder gjennom kinesiske servere kan utsette sensitive data for lokale forskrifter, og potensielt kreve ytterligere samsvarstiltak [1] [2].
2. Opplæring og distribusjonskostnader: Mens DeepSeeks rapporterte opplæringskostnader for R1 -modellen er relativt lave, inkluderer de faktiske utgiftene sannsynligvis betydelige investeringer i infrastruktur, datainnsamling og personell, som ikke er fullstendig avslørt [8]. Dette kan påvirke langsiktige driftskostnader og effektivitetsevalueringer.
Oppsummert, mens DeepSeek-R1 tilbyr kostnadseffektivitet i behandlingen, inkluderer de totale kostnadene for å bruke den på AWS eller Azure infrastrukturavgift, potensielle lagringskostnader og variabel prising basert på brukseffektivitet. I tillegg kan etterlevelse og sikkerhetshensyn gi kompleksitet og potensielle utgifter.
Sitasjoner:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-asso-make-depseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-otens-make-depseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx?admarnea=news
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2152620/price-for-usage-of-depseek-r1
[4] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pricing-speed
[5] https://www.findai.app/comparative-analysis-of-depseek-modell-deployment-costs-across-cloud-platforms/
[6] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-of-depseek-r1-distilled-lama-models-with-azon-bedrock-custom-modell-import
[7] https://www.byteplus.com/no/topic/408956
[8] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/